京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据在工业、医学、AI等领域发挥着无比重要的作用
“在上世纪六七十年代甚至八十年代,我国大量企业的数据是手写生成的,并存在文件柜里面。随着工业现场的出现,我们可以及时的收集到各种数据。工业开放出来以后,我们有了生产自动化的协议,有共同的数据结构、传感器。”正如中国工程院院士邬贺铨所言,大数据正在从概念一步步走向实践。
相对于消费领域的大数据,工业制造领域大数据产生的价值更需要重视。数据统计显示,把工业、产业领域的大数据利用率和人均产出率进行对比研究发现,财富100强的企业,有效利用了大数据的企业人均产出提升了14.4%,对制造业的贡献平均提升了20%,可见大数据对整个制造业的转型升级改造有非常大的作用。
邬贺铨强调,工业制造业的大数据特点包括:不同工业的数据多样性、异构性的差异;为了监控和预警,工业大数据需要实时分析和应用;理解工业数据需要有一定经验。工业大数据有必要在研发、设计、制造、售后等全环节实现应用,这样才能提升生产效率,改进产品质量,节约能源和资源的消耗。
大数据让医学和AI走向新阶段
在谈到大数据对医学的贡献,中国科学院院士陈润生表示,精准医学的本质就是组学大数据与医学的结合。近代生物医学革命性的变化就是得到了以遗传密码为基础的大数据,任何人可以得到自己的遗传密码。
上个世纪90年代开始,人类破解了自己的遗传密码,但需要耗资100亿美元。如今,破解一个人遗传密码的效率提高了10的6次方倍,而价格降低了100万倍。同同时,大数据技术也是破解遗传密码真正涵义的关键,毕竟目前医学领域的基因组的信息才被利用了3%,剩余的97%都没有被挖掘。所以大数据在医疗领域存在巨大潜力,只是目前实现精准医学还面临着诸多挑战。
而对于大数据与AI的关系,英国帝国理工学院计算机系教授郭毅可认为,二者常被比喻成哺育天才的奶粉和拥有无限潜力的婴儿。今天的AI实际上是大数据发展的一个部分,没有大数据,AI也就无法演进。目前AI的发展在于对大数据的深度学习,这一发展已经走向实用阶段,我们已经到了新的智能文明的前夜。
综上所述,大数据在工业制造、精准医学、AI等领域都发挥着无比重要的作用,但是分析大数据和处理大数据并不简单。“过去处理大数据更多是讲究数据的整体和大体呈现的规律。现在更多的考虑智能决策,因此传统的分析数据的基本方法论已经不适用了。”中国科学院院士徐宗本这样形容大数据分析面临的挑战。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21